فرآیند ثبت داده

استفاده از راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی به معنای داشتن منبع کافی از داده ها برای آموزش و بهبود مدل های یادگیری ماشینی است و این می تواند یک چالش مهم باشد (شکل 1). اگر آماده‌سازی و جمع‌آوری داده‌ها در حین آموزش و استقرار هوش مصنوعی به‌درستی انجام شود، می‌تواند منجر به عملکرد پایین مدل و شکست کل پروژه شود.

این مقاله یک نقشه راه 6 مرحله ای ارائه می دهد تا به شما کمک کند روش جمع آوری داده های خود را برای پروژه های هوش مصنوعی خود بهبود بخشید.

شکل 1. موانع پذیرش هوش مصنوعی.

1. برنامه ریزی و شناسایی نیاز

این اولین گام شما برای به دست آوردن داده های مرتبط خواهد بود. مرحله برنامه ریزی یکی از حیاتی ترین مراحل فرآیند جمع آوری داده ها است زیرا زمینه را برای کل پروژه تعیین می کند. در طرح جمع آوری داده ها موارد زیر را در نظر بگیرید:

1.1. اهداف را تعریف کنید

قبل از جمع‌آوری داده‌ها، داشتن درک روشنی از آنچه قصد دارید با مدل هوش مصنوعی یا ML به دست آورید، ضروری است. تعریف الزامات داده، شما را به سمت جمع‌آوری دقیق داده‌ها راهنمایی می‌کند و اطمینان حاصل می‌کند که در حال جمع‌آوری داده‌هایی هستید که برای مورد استفاده خاص شما مفید خواهد بود.

به عنوان مثال، اگر یک سیستم بینایی کامپیوتری برای انجام تضمین کیفیت سیب در یک تسمه نقاله با نور مناسب مورد نیاز باشد، از آموزش تصاویر سیب در محیط‌های مختلف نوری سودی نخواهد برد. به این دلیل که در عمل، نور بالای تسمه نقاله ثابت می ماند:

شکل 2. تصاویر انواع سیب به تفکیک نوع

1.2. منابع داده را شناسایی کنید

یکی از اولین قدم ها این است که شناسایی کنید داده های شما از کجا می آیند. بسته به اهداف شما، منابع داده های مختلف ممکن است مرتبط تر از سایرین باشند. خواه از منابع آنلاین، مشتریان یا سایر پلتفرم‌ها باشد که داده‌های جدید را براساس تقاضا تولید می‌کنند، منبع باید با اهداف پروژه شما برای دقیق‌ترین جمع‌آوری داده‌های ممکن هماهنگ باشد.

به عنوان مثال، یک سیستم تشخیص چهره در فرودگاه باید چهره ها را با اشکال، رنگ ها و اندازه های مختلف تجزیه و تحلیل کند. این امر مستلزم یک مجموعه داده متنوع و بزرگ است. جمع آوری چنین مجموعه داده ای در داخل می تواند گران و زمان بر باشد. از این رو، روش جمع سپاری ممکن است برای چنین مجموعه داده ای بهتر عمل کند.

حمایت مالی شد

Clickworker مجموعه داده های آموزشی هوش مصنوعی تولید شده توسط انسان را از طریق یک پلتفرم جمع سپاری ارائه می دهد. شبکه جهانی آن با بیش از 4.5 میلیون کارگر خدمات داده را به غول های برتر فناوری در ایالات متحده ارائه می دهد.

1.3. منابع را در نظر بگیرید

اگر پروژه شما به یک روش جمع‌آوری داده تخصصی نیاز دارد، مانند حسگرهای دستگاه‌های اینترنت اشیا، دوربین‌های ویدیویی برای تشخیص اشیا، یا میکروفون‌ها برای تشخیص گفتار، باید تجهیزات لازم برای جمع‌آوری داده‌ها را از قبل شناسایی و آماده کنید. این آماده سازی برای اطمینان از کیفیت و ارتباط داده ها بسیار مهم است.

1.4. عوامل قانونی و اخلاقی را در نظر بگیرید

در دنیای امروزی مبتنی بر داده، باید پیامدهای قانونی و اخلاقی روش های جمع آوری داده های خود را نیز در نظر بگیرید. این امر به ویژه هنگامی که با اطلاعات حساس یا قابل شناسایی شخصی سروکار دارید، اهمیت دارد. باید مطمئن شوید که از حقوق استفاده از داده‌هایی که جمع‌آوری می‌کنید دارید، و باید بهترین روش‌ها را برای حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها دنبال کنید.

2. طراحی و آماده سازی

در این مرحله، شما روش مناسب جمع آوری داده ها را انتخاب کرده و ابزارها یا منابع لازم را که ممکن است مورد نیاز باشد آماده می کنید.

2.1. روش صحیح جمع آوری داده ها را انتخاب کنید

اکنون که نوع داده ها مشخص شده است، می توانید روش جمع آوری آن داده ها را شناسایی کنید. 4 روش کلیدی برای جمع آوری داده ها برای پروژه های AI/ML شما وجود دارد:

1. جمع‌آوری داده‌های جمع‌سپاری: جایی که داده‌ها در قالب وظایف خرد از جمعیت جمع‌آوری می‌شوند. در حالی که این کار در داخل انجام می شود، ممکن است پرهزینه و پرهزینه باشد. با این حال، ارائه دهندگان خدمات جمع آوری/ برداشت داده های شخص ثالث می توانند آن را به طور موثر ارائه دهند.

2. جمع آوری داده های خصوصی / داخلی: این روش برای مجموعه داده های کوچک با پروژه های حساس یا شخصی خوب است.

3. داده های از پیش تمیز شده و از پیش بسته بندی شده: زمانی که پروژه به یک مجموعه داده بسیار شخصی سازی شده نیاز ندارد، مجموعه داده های به راحتی در دسترس می تواند راهگشا باشد.

4. جمع‌آوری خودکار داده‌ها: برای جمع‌آوری داده‌های ثانویه از طریق ابزارهای خودکار، می‌توانید از ابزارهای اسکرپینگ و خزیدن وب استفاده کنید. اسکرپینگ وب شامل استفاده از ربات ها برای استخراج داده ها از وب سایت های یک دامنه خاص است. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد وب اسکرپینگ اینجا را کلیک کنید.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد این چهار روش جمع آوری داده، این مطالعه سریع را بررسی کنید.

2.2. ابزارها و زیرساخت ها را آماده کنید

پس از تصمیم گیری در مورد تکنیک های جمع آوری داده ها، باید ابزارها و زیرساخت های لازم جمع آوری داده ها را برای جمع آوری داده ها به طور موثر تنظیم کنید.

این می تواند از خرید ابزارهای خراش دادن وب تا به دست آوردن تجهیزات برای تولید داده های داخلی متغیر باشد. ابزارها یا منابع باید به شدت مورد آزمایش قرار گیرند تا اطمینان حاصل شود که آنها داده های دقیق و مرتبط را مطابق با روش های از پیش تعریف شده شما جمع آوری می کنند.

3. تضمین کیفیت

انجام QA و QC در طول و پس از جمع آوری داده ها بسیار مهم است. این مرحله تضمین می‌کند که داده‌ها قابل اعتماد، دقیق و برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشینی قوی هستند. می توانید این مراحل را در نظر بگیرید:

3.1. شناسایی مسائل مربوط به کیفیت داده ها

قبل و در طول فرآیند جمع آوری داده ها، مسائل بالقوه کیفیت داده ها باید شناسایی شوند. دانستن این چالش ها از قبل می تواند به تنظیم رویکرد جمع آوری داده ها برای کاهش آنها کمک کند.

3.2. QA در طول جمع آوری داده ها

تضمین کیفیت با خود فرآیند جمع آوری داده ها شروع می شود. هدف در اینجا جلوگیری از بروز مشکلات کیفیت داده در وهله اول است. این شامل برنامه ریزی دقیق و بررسی دقیق رویکرد جمع آوری داده ها برای اطمینان از همسویی آن با اهداف کلی و تولید داده های با کیفیت بالا است.

این فرآیند پیش پردازش داده نیز نامیده می شود که در آن داده ها در طی فرآیند جمع آوری پردازش می شوند. شما باید:

• داده های خام را پاک کنید

• اطمینان از یکپارچگی داده ها

• داده های متناقض را حذف یا اصلاح کنید

• داده های از دست رفته را اضافه کنید

3.3. بررسی های QC

پس از جمع‌آوری داده‌ها، بررسی‌های کیفی برای شناسایی هرگونه خطا یا ناهماهنگی که ممکن است در مرحله جمع‌آوری داده‌ها رخ داده باشد، انجام می‌شود. اقداماتی مانند اعتبار سنجی داده ها، حذف داده های نادرست، بررسی های آماری یا حتی بررسی دستی می تواند مورد استفاده قرار گیرد.

3.4. نظارت مستمر

کیفیت داده ها یک بررسی یکباره نیست بلکه یک فرآیند مستمر است. با جمع آوری داده های بیشتر، ممیزی های دوره ای باید انجام شود تا اطمینان حاصل شود که کیفیت حفظ می شود و رویکرد جمع آوری داده ها هنوز موثر است.

3.5. حلقه بازخورد

هر گونه مشکل کیفیت داده شناسایی شده باید به فرآیند QA بازخورد داده شود تا رویکرد جمع آوری داده ها اصلاح شود، بنابراین یک حلقه بازخورد با هدف بهبود مستمر کیفیت داده ها تشکیل شود.

چرا QA و QC انجام دهیم؟

اطمینان از کیفیت داده های جمع آوری شده امکان:

• کاهش تعصب هوش مصنوعی

• کاهش احتمال بیش از حد برازش/کم کردن مدل

• یک روند آموزشی روان

• سطح بالاتری از دقت و عملکرد

• نتایج کاذب و نتایج نادرست کمتر

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد چگونگی بهبود کیفیت فرآیند جمع‌آوری داده‌ها، این مطالعه سریع را بررسی کنید.

4. ذخیره سازی داده ها

صرف نظر از اینکه جمع‌آوری داده‌های داخلی را انتخاب می‌کنید یا رویکرد جمع‌سپاری را انتخاب می‌کنید، یک برنامه ذخیره‌سازی فکر شده برای نگهداری ایمن داده‌هایی که جمع‌آوری کرده‌اید ضروری است. این داده‌ها به‌عنوان پایه‌ای برای آموزش مدل یادگیری ماشین شما عمل می‌کنند و امنیت و دسترسی به آن از اهمیت بالایی برخوردار است.

ملاحظات زیر می تواند استراتژی ذخیره سازی داده شما را بهبود بخشد:

4.1. نیازهای ذخیره سازی خود را ارزیابی کنید

درک نیازهای ذخیره سازی شما بسیار مهم است. اگر با داده های حساس یا خصوصی سروکار دارید، ممکن است به سرورهای خصوصی تقویت شده با اقدامات امنیتی بالا نیاز داشته باشید. علاوه بر این، عاقلانه است که راه‌حل‌های ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر را در نظر بگیرید، زیرا اندازه مجموعه داده‌های شما ممکن است در طول زمان افزایش یابد و فضای ذخیره‌سازی بیشتری را ایجاب کند.

4.2. ارائه دهنده فضای ذخیره سازی خود را ارزیابی کنید

اگر به ارائه دهندگان ذخیره سازی شخص ثالث متکی هستید، ضروری است که پروتکل های امنیتی و شیوه های مدیریت داده آنها را بررسی کنید. اطمینان حاصل کنید که آنها الزامات خاص پروژه شما را برای مقیاس پذیری و امنیت برآورده می کنند. سوابق آنها، گواهینامه های انطباق و بررسی های مشتریان را برای تصمیم گیری آگاهانه مرور کنید.

4.3. از پشتیبان گیری چند فرمتی اطمینان حاصل کنید

یک استراتژی پشتیبان قوی برای امنیت و حفاظت از داده ها ضروری است. پشتیبان‌گیری‌های متعدد در قالب‌ها و مکان‌های مختلف می‌توانند در برابر از دست رفتن داده‌ها در اثر خرابی سخت‌افزار، خرابی داده‌ها یا سایر رویدادهای پیش‌بینی نشده محافظت کنند. گزینه‌های پشتیبان‌گیری می‌تواند شامل پشتیبان‌گیری از سرور محلی، هارد دیسک‌های خارجی، و پشتیبان‌گیری خارج از سایت یا مبتنی بر ابر باشد.

5. حاشیه نویسی داده ها

حاشیه نویسی داده ها یک است

بدون حاشیه نویسی با کیفیت بالا، داده های جمع آوری شده برای مدل ناخوانا یا بی فایده خواهند بود. برخی از فروشندگان مجموعه داده این خدمات اضافی را ارائه می دهند. انواع مختلف حاشیه نویسی داده ها عبارتند از:

• حاشیه نویسی متن

• حاشیه نویسی تصویر

• حاشیه نویسی سند

• حاشیه نویسی ویدیویی

• حاشیه نویسی صوتی

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد حاشیه نویسی داده ها و چالش هایی که ممکن است با آن مواجه شوید، این مطالعه سریع را بررسی کنید.

6. اسناد فرآیند

در این مرحله، تیم پروژه باید کل فرآیند جمع‌آوری یا تولید داده‌ها را ثبت کند تا بهبودهای بالقوه را تسهیل کند.

6.1. فراداده و مستندات

بسیار مهم است که به طور دقیق نحوه جمع آوری داده ها، منابع داده استفاده شده، هرگونه تغییر اعمال شده در داده ها و سایر ابرداده های مرتبط را مستند کنید.

این مستندات به عنوان یک نقشه راه برای منشأ داده ها عمل می کند و تضمین می کند که محققان یا دانشمندان داده آینده می توانند منشاء، ویژگی ها و هرگونه محدودیت بالقوه مجموعه داده را درک کنند. مستندسازی خوب، قابلیت اطمینان و تکرارپذیری داده ها را افزایش می دهد و در نتیجه به مدل های یادگیری ماشینی قوی تر و قابل اعتمادتر کمک می کند.

6.2. حلقه بررسی و بازخورد

سیستمی برای بازبینی دوره ای فرآیند جمع آوری داده ها ایجاد کنید، به ویژه اگر این یک ابتکار در حال انجام باشد. هر گونه ناهماهنگی، مشکلات کیفیت داده، یا تنگناهایی را که پیش می آید یادداشت کنید. یک بررسی زمان‌بندی‌شده به شما امکان می‌دهد تا به‌موقع روش‌ها، ابزارها یا پروتکل‌های جمع‌آوری داده‌ها را اصلاح کنید و از ارتباط و کیفیت مداوم داده‌ها اطمینان حاصل کنید.

این حلقه بازخورد برای بهبود مکرر ضروری است و به شما کمک می‌کند تا با نیازهای متغیر یا بینش‌های جدیدی که ممکن است با پیشرفت پروژه ظاهر شوند، سازگار شوید.

منبع:

 https://research.aimultiple.com/data-collection-process/